深入应用 GAM

R 中的广义可加模型（GAM）非线性建模

Noam Ross

Senior Research Scientist, EcoHealth Alliance

第 1 章

  • GAM 理论
  • 拟合 GAM
  • 线性与非线性项结合

第 2 章

  • 解释 GAM
  • 可视化 GAM
  • 模型诊断与共曲率

第 3 章

  • 二维交互与空间数据
  • 不同尺度的交互
  • 连续-分类型交互

第 4 章

  • 逻辑回归 GAM
  • 绘制逻辑结果
  • 进行预测
R 中的广义可加模型（GAM）非线性建模

GAM 与 Tidyverse

library(broom)

augment(gam_model)
tidy(gam_model)
glance(gam_model)

library(caret)

train(x, y, method = "gam", ...)
R 中的广义可加模型（GAM）非线性建模

其他类型的光滑项

?smooth.terms
R 中的广义可加模型（GAM）非线性建模

其他类型的结果/分布

?family.mgcv

参见 广义线性模型

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变量选择

?gam.selection
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复杂模型结构

?gam.models

参见 分层与混合效应模型

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